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申请/专利权人：上海为旌科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的高增益场景降噪方法和系统，其中方法包括：获取待处理图像，获取所述待处理图像的感光度，根据所述感光度的数值和对应相机传感器的噪声特性，计算所述待处理图像用于线性变换的第一参数和第二参数；将所述待处理图像划分为四个通道图像，通过所述第一参数和所述第二参数对所述通道图像进行线性变换处理，得到线性通道图像；将所述线性通道图像依次带入训练好的降噪模型中进行降噪处理，输出降噪后线性通道图像；对所述降噪后线性通道图像进行逆线性变换处理，还原得到降噪后通道图像；对四个所述降噪后通道图像进行合并，获取降噪后图像。
主权项：1.一种基于深度学习的高增益场景降噪方法，其特征在于，包括如下步骤：获取待处理图像，获取所述待处理图像的感光度，根据所述感光度的数值和对应相机传感器的噪声特性，计算所述待处理图像用于线性变换的第一参数和第二参数；将所述待处理图像划分为四个通道图像，通过所述第一参数和所述第二参数对所述通道图像进行线性变换处理，得到线性通道图像；将所述线性通道图像依次带入训练好的降噪模型中进行降噪处理，输出降噪后线性通道图像；对所述降噪后线性通道图像进行逆线性变换处理，还原得到降噪后通道图像；对四个所述降噪后通道图像进行合并，获取降噪后图像；在所述的获取待处理图像之前，还包括步骤：获取任意一个感光度下所述相机连续拍摄的多帧标准灰阶图像，从时域角度计算所述标准灰阶图像的灰度值的均值，从空域角度计算所述标准灰阶图像的灰度值的方差，拟合得到一个一阶多项式拟合的均值－方差曲线；其中，所述第一参数为所述待处理图像的感光度数值下，标准灰阶图像的灰度值的均值－方差曲线的截距；所述第二参数为所述待处理图像的感光度数值下，标准灰阶图像的灰度值的均值－方差曲线的斜率。
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权利要求：
百度查询： 上海为旌科技有限公司 一种基于深度学习的高增益场景降噪方法和系统
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